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python迭代器和生成器_Python迭代器与生成器

时间:2021-05-30 23:15:05

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python迭代器和生成器_Python迭代器与生成器

一、如何实现可迭代对象和迭代器对象

1.由可迭代对象得到迭代器对象

例如l就是可迭代对象,iter(l)是迭代器对象

In [1]: l = [1,2,3,4]

In [2]: l.__iter__

Out[2]:

In [3]: t = iter(l)

In [4]: t.next()

Out[4]: 1

In [5]: t.next()

Out[5]: 2

In [6]: t.next()

Out[6]: 3

In [7]: t.next()

Out[7]: 4

In [8]: t.next()

---------------------------------------------------------------------------

StopIteration Traceback (most recent call last)

in ()

----> 1 t.next()

StopIteration:

for x in l:

print x

for 循环的工作流程,就是先有iter(l)得到一个t,然后不停的调用t.nex(),到最后捕获到StopIteration,就结束迭代

# 下面这种直接调用函数的方法如果数据量大的时候会对网络IO要求比较高,可以采用迭代器的方法

def getWeather(city):

r = requests.get(u'/weather_mini?city='+city)

data = r.json()['data']['forecast'][0]

return '%s:%s,%s' %(city, data['low'], data['high'])

print getWeather(u'北京')

返回值:

北京:低温 13℃,高温 28℃

实现一个迭代器对象WeatherIterator,next 方法每次返回一个城市气温

实现一个可迭代对象WeatherIterable,iter方法返回一个迭代器对象

# -*- coding:utf-8 -*-

import requests

from collections import Iterable, Iterator

class WeatherIterator(Iterator):

def __init__(self, cities):

self.cities = cities

self.index = 0

def getWeather(self,city):

r = requests.get(u'/weather_mini?city='+city)

data = r.json()['data']['forecast'][0]

return '%s:%s,%s' %(city, data['low'], data['high'])

def next(self):

if self.index == len(self.cities):

raise StopIteration

city = self.cities[self.index]

self.index += 1

return self.getWeather(city)

class WeatherIterable(Iterable):

def __init__(self, cities):

self.cities = cities

def __iter__(self):

return WeatherIterator(self.cities)

for x in WeatherIterable([u'北京',u'上海',u'广州',u'深圳']):

print x.encode('utf-8')

输出:

北京:低温 13℃,高温 28℃

上海:低温 14℃,高温 22℃

广州:低温 17℃,高温 23℃

深圳:低温 18℃,高温 24℃

二、使用生成器函数实现可迭代对象

1.实现一个可迭代对象的类,它能迭代出给定范围内所有素数

素数定义为在大于1的自然数中,除了1和它本身以外不再有其他因数的数称为素数。

一个带有 yield 的函数就是一个 generator,它和普通函数不同,生成一个 generator 看起来像函数调用,但不会执行任何函数代码,直到对其调用 next()(在 for 循环中会自动调用 next())才开始执行。虽然执行流程仍按函数的流程执行,但每执行到一个 yield 语句就会中断,并返回一个迭代值,下次执行时从 yield 的下一个语句继续执行。看起来就好像一个函数在正常执行的过程中被 yield 中断了数次,每次中断都会通过 yield 返回当前的迭代值。

class PrimeNumbers:

def __init__(self, start, end):

self.start = start

self.end = end

def isPrimeNum(self, k):

if k < 2:

return False

for i in xrange(2, k):

if k % i == 0:

return False

return True

def __iter__(self):

for k in xrange(self.start, self.end + 1):

if self.isPrimeNum(k):

yield k

for x in PrimeNumbers(1, 10):

print x

输出:

2

3

5

7

三、实现反向迭代

1.反向进行迭代

例如: 实现一个浮点数发生器FloatRange(和xrange类似),根据给定范围(start, end)和步径值(step)产生一系列连续浮点数,如迭代FloatRange(3.0,4.0,0.2)可产生序列:

正向: 3.0 -> 3.2 -> 3.4 -> 3.6 -> 3.8 -> 4.0

反向: 4.0 -> 3.8 -> 3.6 -> 3.4 -> 3.2 -> 3.0

class FloatRange:

def __init__(self, start, end, step=0.1):

self.start = start

self.end = end

self.step = step

def __iter__(self):

t = self.start

while round(t,14) <= round(self.end, 14):

yield t

t = t + self.step

def __reversed__(self):

t = self.end

while round(t, 14) >= round(self.start, 14):

yield t

t = t - self.step

for x in reversed(FloatRange(3.0, 4.0, 0.2)):

print x

输出:

4.0

3.8

3.6

3.4

3.2

3.0

for x in FloatRange(3.0, 4.0, 0.2):

print x

输出:

3.0

3.2

3.4

3.6

3.8

4.0

上面代码采用round函数是因为浮点数比较会有精度问题,所以需要进行四舍五入

2.对迭代器进行切片操作

例如: 有某个文本文件,想读取其中某范围的内容,如100-300行之间的内容,python中文本文件是可迭代对象,是否可以使用类似列表切片的方式得到一个100-300行文件内容的生成器

使用标准库中的itertools.islice,它能返回一个迭代对象切片的生成器

f = open('/var/log/dmesg')

from itertools import islice

# 对文件内容100到300行之间进行切片,返回的是个生成器对象,默认歩径是1

islice(f, 100, 300)

# 前500行内容

islice(f, 500)

# 100行到末尾结束内容

islice(f, 100, None)

ps: 每次使用islice要重新申请对象,它会消耗原来的迭代对象

四、 迭代多个对象

1. 在一个for语句中迭代多个可迭代对象

1、某班学生考试成绩语文、数学、英语分别存储在3个列表中,同时迭代三个列表,计算三个学生的总分(并行)

2、某年级四个班,某次考试每班英语成绩分别存储在4个列表中,依次迭代每个列表,统计全学年英语成绩高于90分人数(串行)

解决方案:

并行: 使用内置函数zip,它能将多个可迭代对象合并,每次迭代返回一个元组

from random import randint

chinese = [randint(60,100) for _ in xrange(40)]

math = [randint(60,100) for _ in xrange(40)]

english = [randint(60,100) for _ in xrange(40)]

total = []

for c,m,e in zip(chinese, math,english):

total.append(c+m+e)

print total

输出:

[204, 227, 238, 201, 227, 205, 251, 274, 210, 242, 220, 239, 237, 207, 230, 267, 263, 240, 247, 249, 255, 268, 209, 270, 259, 251, 245, 262, 234, 221, 236, 250, 251, 249, 242, 255, 232, 272, 237, 253]

串行: 使用标准库中的itertools.chain,它能将多个可迭代对象连接

from random import randint

from itertools import chain

class1 = [randint(60,100) for _ in xrange(40)]

class2 = [randint(60,100) for _ in xrange(42)]

class3 = [randint(60,100) for _ in xrange(39)]

class4 = [randint(60,100) for _ in xrange(43)]

count = 0

for s in chain(class1, class2, class3, class4):

if s > 90:

count = count + 1

print count

输出:

38

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